Климюк, Ю. Є. (2024) РОЗРОБКА КЛАСИФІКАТОРА ЗОБРАЖЕНЬ ОЦІНОК ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ ОЦІНОК ІЗ СКАНКОПІЙ ДОДАТКІВ ДО СВІДОЦТВ ПРО ЗДОБУТТЯ ПОВНОЇ ЗАГАЛЬНОЇ СЕРЕДНЬОЇ ОСВІТИ АБІТУРІЄНТІВ. Вісник Національного університету водного господарства та природокористування (2(106)). с. 150-167.

Text Vt2202413.pdf Download(653kB)

Анотація

Розробку класифікатора зображень оцінок для розпізнавання оцінок з додатків до свідоцтв про здобуття повної загальної середньої освіти абітурієнтів реалізовано мовою програмування Python з використанням редактора VS Code та розширення Jupyter Notebook шляхом донавчання моделі ResNet50, попередньо навченої на наборі даних ImageNet, за допомогою бібліотеки PyTorch на основі згенерованого набору даних, що містить 1881 тренувальних, 331 перевірочних та 338 тестових зображень оцінок, а для обробки зображень використано бібліотеку OpenCV. Донавчання моделі проведено для 50 епох, найкращою виявилась 33. Точність отриманої моделі стосовно розпізнавання зображень оцінок на тестовому наборі даних склала 93,79%. Розроблений класифікатор при його донавчанні за рахунок урізноманітнення тренувальних, перевірочних та тестових наборів зображень оцінок дозволить розробити додаток, який полегшить абітурієнтам здійснювати розрахунок середнього балу свідоцтва про здобуття повної загальної середньої освіти, а працівникам приймальної комісії перевірку правильності його розрахунку на основі наданої сканкопії зображення додатку до свідоцтва.

Title in English

DEVELOPMENT OF A CLASSIFIER OF GRADES IMAGES FOR RECOGNITION OF GRADES FROM SCAN COPIES OF ATTACHMENTS TO CERTIFICATES OF COMPLETE GENERAL SECONDARY EDUCATION OF APPLICANTS

English abstract

Each year one of the most time-consuming operations for applicants when submitting applications for admission to higher education institutions in electronic form online through electronic offices is the determination of the average score of the certificate of completion of general secondary education, and for employees of admissions commissions, when processing applications submitted by applicants, the most time-consuming operation is checking the correctness of its calculation. Therefore, the development of an application for calculating the average score of a certificate of completion of general secondary education of applicants based on a scan copy (photocopy) of the image of the attachment remains a rather urgent task. To create such an application, it is necessary to create training, verification and test data sets of grades images and develop of a classifier of grades images. The development of a classifier of grade images for recognizing grades from attachments to certificates of completion of general secondary education was implemented in the Python programming language using the VS Code editor and the Jupyter Notebook extension by retraining the ResNet50 model, pre-trained on the ImageNet dataset, using the PyTorch library based on the generated dataset containing 1881 training, 331 validation and 338 test grade images, and the OpenCV library was used for image processing. Retraining of the model was carried out for 50 epochs, 33 turned out to be the best. Accuracy of the obtained model in relation to recognition of images of grades on the test data set was 93.79%. The developed classifier during its additional training due to the diversification of training, verification and test sets of images of grades will allow to develop an application that will make it easier for applicants to calculate the average score of a certificate for obtaining a complete general secondary education, and for employees of the admissions committee to check the correctness of its calculation based on the provided scan copies (photo copies) of the image of the attachment to the certificate.

Перегляд елементу

Завантажень